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Enregistrement W4408869401 · doi:10.1136/bmjopen-2024-096591

Precision Oncology Program (POP), an observational study using real-world data and imaging mass cytometry to explore decision support for the Molecular Tumor Board: study protocol

2025· article· en· W4408869401 sur OpenAlexaff
Laura Amanda Boos, Christian Doerig, Gabriele Gut, Nicola Miglino, Luis Fábregas Ibáñez, Shemra Rizzo, Charlotta Fruechtenicht, Nandini Chitale, Charles Lu, Martin Zoche, Bernd Bodenmiller, Stéphane Chevrier, Alexandra S. Eklund, Marta Nowak, Sepehr Rahmani Khajouei, Carmen Galani Berardo, Łukasz D. Kaczmarek, Karin Bosshard, William Archey, Dominik Glinz, Eva Camarillo‐Retamosa, Chiara Louisa Hempel, Parisa Rahimzadeh, Benedict Gosztonyi, Ulrich Richter, Lorenz Bankel, Andreas Wicki

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSingle-cell and spatial transcriptomics
Établissements canadiensRoche (Canada)
Organismes subventionnairesUniversitätsspital ZürichUniversität Zürich
Mots-clésMedicinePrecision medicineObservational studyMedical physicsProtocol (science)Institutional review boardOncologyFamily medicineInternal medicinePathologyAlternative medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Precision oncology aims to provide individualised treatment recommendations based on patient-specific characteristics. In this rapidly evolving field with increasing numbers of biomarkers and potential therapeutic targets, there is a growing unmet need for evidence guiding these individualised treatment recommendations. The Precision Oncology Program (POP) harnesses real-world data (RWD) and imaging mass cytometry (IMC) to evaluate the feasibility and utility of integrating different data modalities to inform personalised treatment recommendations. This program uses patient-matched clinicogenomic data and spatial single-cell proteomics analysis to support profiling-driven decision-making for patients with cancer at the Molecular Tumor Board. METHODS AND ANALYSIS: The collaborative POP project recruits patients across all tumour entities and stages at the Comprehensive Cancer Center Zurich (CCCZ). For patients in the POP, a clinically and molecularly matched cohort is identified within the nationwide (US-based) de-identified Flatiron Health-Foundation Medicine clinicogenomic database (CGDB). It assesses whether clinical, genomic and outcome data of the CGDB cohort can inform treatment recommendations. In addition, multiplexed imaging mass cytometry (IMC) is performed in formalin-fixed paraffin-embedded tissue to assess the potential impact of spatial proteomics on personalised treatment decisions. RWD and IMC information is reviewed in the Molecular Tumor Board to assess the potential impact of this information on therapy decisions. However, since this is an observational study, these additional recommendations remain nonprescriptive and will not be forwarded to the treating physician. ETHICS AND DISSEMINATION: The study is registered at ClinicalTrials.gov (NCT06680726) and approved by the Canton of Zurich Ethics Committee (Project ID: 2022-02289). Project-specific informed consent is obtained from all participants. Deceased patients may also be included. In this case, a signed general consent form must be available. Data privacy is ensured by unique patient numbers for pseudo-anonymised data. Study findings will be disseminated through international peer-reviewed journals, conferences, and direct communication with participants and relevant organisations. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT06680726.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,244
Score d'incertitude au seuil0,673

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,329
Tête enseignante GPT0,535
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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